Python软体中生成对抗网络(GAN)入门:生成图像数据
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,能够生成逼真的图像数据。它由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责生成图像数据,而判别器则负责判断生成的图像是否真实。通过对抗训练,GAN可以生成高质量的图像数据。
GAN的基本原理
GAN的基本原理是通过对抗训练来生成图像数据。生成器接收一个随机噪声向量作为输入,并生成一个图像。判别器接收一个图像作为输入,并输出一个概率值,表示该图像是否真实。生成器的目标是生成一个图像,使得判别器无法区分它是真实的还是生成的。判别器的目标是正确地判断图像是否真实。
GAN的架构
GAN的架构如下:
- 生成器(Generator):一个神经网络,负责生成图像数据。它接收一个随机噪声向量作为输入,并输出一个图像。
- 判别器(Discriminator):一个神经网络,负责判断图像是否真实。它接收一个图像作为输入,并输出一个概率值,表示该图像是否真实。
GAN的训练